如何做好企業知識的萃取？

在企業開始做知識的累積與保存後，若相關制度與推動方式搭配得宜，在各知識庫中的知識文件量自然會越來越多。若更廣泛地納入專家、FAQ、論壇等不同種類的知識庫來源，則知識庫的成長速度將更為驚人。

然而，當知識的「量」累積到一定程度，若沒有在「質」上面加以提升，則知識庫的品質、使用效果將會大打折扣。甚至於，若隨著時空轉變，知識庫內仍存在著許多已經過時、不適用的知識文件，被不知情的同事所使用，進而做出錯誤的判斷，豈不違背了當初設立知識庫的一番苦心。

本期文章的重點將針對企業在做知識萃所會碰到的觀念與使用的工作、實務作法，做進一步的介紹。

知識的萃取，由量到質的過程

知識萃取的目的，就在於提升知識庫品質。而怎樣的知識叫做「有品質」的知識呢？最基本的原則，當然是該知識物件必須具備「正確性」與很好的「實用價值」。就拿中華汽車為例，他們對「智庫」的定義是：「智庫是存放經過萃取、分類、審核，具有專業價值、可靠、完整、易於閱讀，且值得擴散的知識文件」。在這樣的定義下，配合其內部的制度與流程，得以持續保持其智庫的品質。

切記，切記，若沒有良好品質的知識庫，小心跟垃圾庫只會是一線之隔。

我們在輔導客戶推動知識管理的過程中，會常告訴客戶，初期推動時，應以鼓勵發表與分享為原則，所以初期不需過於要求知識文件的品質。但隨著知識文件數量的成長，以及員工對知識管理觀念的逐步成熟，逐漸開始要求知識文件的品質就是必須的了。所以在做知識萃取這件事，也應隨當時組織推動的氛圍、成熟度，在執行的重點也將有所不同。

專家智慧 vs. 群體智慧，兩者之間的調和

知識由誰來決定其品質？一般而言，有兩個方向。一種是藉由專家的判斷，另一種是藉助群體的智慧。

要採用專家判斷的方式，企業首先要先定義出各知識領域的專家，並賦予該領域專家審核該類知識的權責。知識品質的好壞、是否應保留在知識庫中、是否值得擴散，交由專家來判定。這樣的方法是一般企業在推行知識管理時常用的模式，是一種由上而下的管理方式，其優點在於簡單、直覺，符合企業的運作流程與邏輯。但其缺點在於，專家的判斷也可能失誤，加上專家通常是業務繁忙的主管，所以很多知識審核的工作會卡在他身上。

群體智慧的作法，則是以個別意見的總體集合為主，可說是一種「民主」形式的表現。包括藉由推薦、投票、提出意見、參與修訂...等各種方式，反應出自己對該份知識的評價與貢獻。一份好的知識文件，會經由上述的運作方式，將會逐漸增加其曝光度（Ex：熱門文件、最多人推薦的文件），或改正知識文件的錯誤（Ex:Wiki百科的運作模式）。藉由群體在知識庫中的使用行為，讓有用的知識浮出台面，並藉由群體的意見，持續改進知識的品質。這是一種由下而上的知識萃取方式。其優點在於大家都能貢獻一部份心力、一部份的專長，無須讓負擔集中在少數人身上，也增加每個人的參與感，同時也讓知識文件的錯誤可在群體的努力中逐步改進。但其缺點在於參與知識庫的群眾素質若參差不齊，或缺乏大家貢獻的動力，則知識庫的品質也會有所疑慮。

就一般的企業的運作模式而言，多半還是適用以「專家」為主、「群體」為輔的方式來萃取知識。所以在工具上也應著重在如何方便讓專家有效地管理該領域的知識；但同時可放入一些能讓群體做回饋的機制，讓群體大眾對知識品質的提升也能產生貢獻。

至於以「群體智慧」為主的運作模式，目前運用在企業內部多半是以「知識社群」的型態做呈現。而該社群的素質與運作動力，是產生知識品質優劣的關鍵。其實在Web2.0概念興起後，有不少利用群體貢獻進而產生內容的應用模式，都可作為將來進一步成為運用「群體智慧」進行知識管理的參考。

分類的優劣，也決定的知識庫的整體品質

知識分類的優劣，也是知識庫品質好壞的一環，攸關到使用者能否有效找到對他有幫助的知識。而且隨著企業面臨環境的變動以及自身策略、組織的調整，若一開始的知識分類不恰當，不免要面臨日後時常調整的窘境。當然，你使用的工具所能支援知識分類的方式，也會影響到你進行知識分類時的彈性與方便性。

而知識分類在設定後，在各知識體系分類下的專家選擇，又是另一個需要考量的問題。一般而言，企業內知識工作的成果多會依功能別或流程別的方式來設立知識分類，而專家則多會以職務職能的方式來分類其專長。兩者之間要能相互呼應，關鍵的用詞用語要一致，以免徒增員工在使用時的困擾。

各種知識庫建立知識分類方式也是一門值得進一步探討的課題。日後我們將另有專文介紹這塊。

適當知識盤點，讓知識庫增添生命力

雖然知識庫的內容多會經過審核而產生，可以確保一定的品質，但畢竟不是每一個專家都是那麼的用心。加上隨著時間的演變，一些過去對的、有意義的知識，現在已不見得適用，而必須做改版、甚至廢除了。

因此藉由定期或不定期的盤點程序，利用人為或系統的方式，對系統上的知識庫做一次清點，看看是否有不恰當或過時的知識保留其中，是有其必要性的。但盤點的頻率不宜過高，否則只是擾民而已。建議可以一年做一次知識盤點，將可以常保知識庫新鮮好用。

建議的參考作法

根據我們的經驗，建議想要做提升知識庫品質、進行知識萃取的經理人，有下列的實務作法可以參考：

1. 依不同知識庫的特性，規劃不同的萃取方式
雖然各種知識庫的知識萃取方式，多是以專家的意見為主。但知識庫的性質不同，各專家對該知識庫的審核條件也將不同。如：以工作產出相關知識文件為主的知識庫、以ISO文件為主的知識庫、以工作問題為主的FAQ知識庫、以專家背景資料為主人才知識庫...等，在審核知識的嚴格程度、應進行的流程上，都應有所不同。

2. 知識分類的方式，需要有一定的共識與半強制性
對於企業內主要的知識分類體系，必須要有最大的共識基礎。這必須經過不斷的跨部門溝通協調才能達成。建議在跨部門溝通後，最上兩層的知識分類應盡可能統一，讓全公司保留一致的知識架構體系。在第三層起，可開放給各部門、或各知識社群自行延伸與維護。

3. 需與專家溝通審核的標準
一旦審核、萃取的機制啟動，怎樣才是符合期望的知識文件，必須要為各專家訂定一個基本的審查規則。建議可以列一張檢核表給專家，上面列出專家應注意的審核條件，如：易讀性、實用價值、正確性、完整性...不同條件，每一條件設立基本通過的標準。若有任何一條件不通過，則不適宜放進知識庫中。

4. 以工具及制度，盡量減少專家在維持知識品質的負擔
專家在知識審核的工作雖然常是其正式職責之外的事，但不宜將專家的角色，指派給對部門運作實務不熟悉的人。如此一來，要能作為某一知識領域的審核專家，多半會是部門的主管或是資深人員。這些人通常都很忙。因此我們推動者要另外努力的是，如何用配套的措施或方便的工具讓專家使用，盡量減少專家審核時的負擔。比如說，讓專家審核文件的介面與平常批公文的介面合而為一，或將各種專家常用的IT系統盡量整合在一起，以創造更方便的知識工作環境。讓專家在日常的工作過程中就可以做KM。

5. 塑造競賽的氣氛，刺激各部門的榮譽感，進而提升知識品質
平時在推動專家審核知識文件時，一些表現優良的專家或部門，應該給予正面的表揚與獎勵；對於落後者，則給予打氣加油。若可以的話，可進一步在內部做知識成果發表會，讓各部門做知識成果的簡報，並經高階主管的審核，評定出表現優異的部門，頒發適當的獎勵（不一定是獎金，也可以是獎牌、獎狀）。在高階主管重視知識產出品質，並辦理這樣的競賽時，將可激起部門間「輸人不輸陣」的競爭意識，進而持續提升知識庫的品質。

6. 大約一年進行一次知識盤點活動
如同前述，經過適當的盤點，將老舊的知識做修訂、改版或廢止，將可常保知識庫的活力。